人工智能

实时数仓的过去、现在和未来

1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。我们所常说的企业数据仓库Enterprise Data Warehouse (EDW) ,就是一个用于聚合不同来源的数据(比如事务系统、关系数据库和操作数据库),然后方便进行数据访问、分析和报告的系统(例如销售交易数据、移动应用数据和C

EchoEar喵伴接入小聆AI,MCP服务轻松体验,智能升级!

一、前言        EchoEar(喵伴)是乐鑫携手火山引擎扣子大模型团队打造的智能 AI 开发套件,适用于玩具、智能音箱、智能中控等需要大模型赋能的语音交互类产品。硬件已在立创开源,代码未开源。可烧录官方提供的固件接入火山引擎提供豆包大模型服务,需要自行充值;也可烧录第三方小智AI固件,个人可免

从人类到 AI:意群阅读的奥秘与英语学习的高效技巧

一、人类的英语阅读理解:意群如何加速大脑处理? 1.1 什么是意群(Chunking):自然语义单元意群,顾名思义,就是将语言中具有内在联系的部分组合在一起,形成一个相对独立且完整的语义单元。举个简单的例子,在句子“I love reading books in the

机器能做科学家吗?一场关于开放式科研的 AI 革命

目录一、引言:AI 能否成为真正的“科学家”?二、背景综述:构建“自动科研”的基础模块(一)大语言模型(LLMs):AI 科学家的“大脑”(二)LLM 代理框架(Agent Frameworks):让模型“做事”的方式

《噪声》全书总结

1.偏差和噪声,即系统性偏差和随机分散,是误差的不同组成成分。偏差和噪声是独立的。 2.可将“判断”描述为使用人类大脑作为工具的一种测量。决策需要预测性判断和评估性判断。 3.噪声的分类:水平噪声/模式噪声/情境噪声。情绪是情境噪声的源头。 4.明智的简单规则比人类的判断要好很多。 5.理解现实的过程是回溯性的。理解就是描述因果关系,而预测能力就是衡量这一因果关系是否成立的指标。 6.替代偏差导致

一文搞懂池化层!Pooling详解(魔改篇)

一. Overlapping Pooling(重叠池化) 重叠池化正如其名字所说的,相邻池化窗口之间会有重叠区域,此时sizeX > stride 提出于ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 相对于传统的no-overlapping pooling,采用Overlapping Pooling不仅可

流批一体随想

前言 好久不见(鞠躬 今年以来的主要工作方向之一就是部门内流批一体能力的建设与落地。虽然这个概念早已成为老生常谈,并且笔者现在还没什么fancy的成果(惭愧),但今天还是想随便写几句来聊聊。 Why? 考虑经典的Lambda Architecture。 这种架构的出现是历史必然,因为那时的流计算引擎以Storm为代表,而它们都无法提供Exactly-Once语义,所以任何一点小的扰动

GeNets:发表在nature上的基因组分析网站平台工具

2018年6月Nature Methods上发表了一篇关于机器学习分析特定基因集内部关系工具的文章,简单来说就是,通常我们做了差异基因分析得到一个基因集合,然后会用GO/KEGG富集进行进一步分析,但是该工具给我们提供了另一种可能,通过对差异基因集进行机器学习训练最终得到部分关键的基因以及基因间相互作用。该工具以网站的形式方便大家使用,目前只支持人的基因集输入,笔者输入数据后的运行结果如下图所示,

市场洞察所需要的“数据”,是如何搜集的呢?

市场洞察所需要的“数据”,是如何搜集的呢? 一、传统的数据收集方法 1.1一手数据 一手数据,也称之为原始数据,是指通过人员访谈、询问、问卷、测定等方式,直接获得的新数据。 收集方法:定性调查与定量调查。 定性调查:主要通过一对一“深度访谈”,例如焦点座谈会。 定量调查:主要通过向消费者发送一个结构化的调查问卷获取数据。 两者可以结合使用,先定性调查挖掘未知、深度,然后定量调查实现数